Januari 2023

## Deteksi Suara Corona Discharge berdasarkan Noise menggunakan Metode LPC dan

## Euclidean Distance
NURMIATI PASRA 1 , MIFTAHUL FIKRI 1 , KARTIKA TRESYA MAURIRAYA 1 , TRI

## RIJANTO 2 , I GUSTI PUTU ASTO BUDITJAHJANTO 2
1 Fakultas Ketenagalistrikan dan Energi Terbarukan, Institut Teknologi PLN, Indonesia 2 Teknik Elektro, Universitas Negeri Surabaya, Indonesia Email: miftahul@itpln.ac.id
Received 25 Oktober 2022 | Revised 24 November 2012 | Accepted 29 November 2022

## ABSTRAK
Kegagalan  isolasi  masih  sering  terjadi  pada  sistem  kelistrikan  di  Indonesia  yang disebabkan oleh fenomena tegangan tinggi seperti corona discharge (CD). Hal ini dikarenakan deteksi dini kegagalan isolasi belum dapat dilakukan. Salah satu bentuk CD  ialah  suara.  Langkah  awal  untuk  mendeteksi  dini  kegagalan  isolasi  ialah diperlukannya suatu penelitian yang dapat mengklaster suara CD berdasarkan noise yang merupakan tujuan penelitian ini. Pengamatan dilakukan pada kubikal 20-22 kV dengan cara menaik-turunkan tegangan dengan elektroda jarum-batang sejauh 3 cm. Klasifikasi suara CD ditetapkan menjadi 3 cluster yaitu CD murni, CD disertai noise  mendesis  dan  noise  mendesis  murni.  Clustering  dilakukan  menggunakan metode linear predictive coding (LPC) sebagai ekstraksi ciri dan Euclidean distance sebagai pencocokan pola hasil ekstraksi. Adapun suhu di dalam kubikal antara 25℃ - 32℃ dan kelembaban berkisar 70% - 90%. Hasil akurasi clustering rata-rata yang diperoleh adalah 100% untuk data training dan 97,78% untuk data testing.
Kata  kunci :  corona  discharge,  linear  predictive  coding,  Euclidean  distance, kegagalan isolasi

## ABSTRACT
Insulation failures often occur in the electrical system in Indonesia caused by high voltage phenomena such as corona discharge (CD). This is because early detection of insulation failure cannot be carried out. One form of CD is sound. The first step for early detection of insulation failure is the need for a study that can cluster CD sounds based on noise which is the purpose of this study. Observations were made at  20-22  kV  cubical  by  increasing  and  decreasing  the voltage  with  a  needle-rod electrode as far as 3 cm. The classification of CD sound is set into 3 clusters i.e. pure CD, CD with hissing noise, and pure hissing noise. Clustering is done using linear  predictive  coding  (LPC)  as  feature  extraction  and  Euclidean  distance  as pattern matching extraction results. The temperature inside the cubical is between 25℃  -  32℃  and  the  humidity  is  around  70%  -  90%.  The  average  clustering accuracy results obtained are 100% and 97.78% for training and testing data.
Keywords : author’s guideline, document’s template, format, style, abstract

## 1. PENDAHULUAN
Gejala corona discharge berpotensi timbul pada setiap bentuk elektroda yang diberi tegangan menengah  atau  tegangan  tinggi  saat  kondisi  tertentu  ( Prihatnolo,  dkk,  2011 ).  Ketika elektroda  diberi  tegangan  maka  timbul  medan  listrik  yang  berpengaruh  dalam  proses terjadinya ionisasi di sekitar elektroda. Sehingga dapat menimbulkan ion positif atau elektron pada media isolasi di kubikel tegangan menengah 20 kV. Hal ini dapat menjadi sumber bunyi atau  suara  mendesis  ketika  banjiran  elektron  yang  berasal  dari  ion  positif  atau  elektron berkumpul pada satu titik. Apabila banjiran elektron ini semakin banyak yang dipengaruhi oleh kelembapan udara maka semakin besar juga suara mendesis atau gangguan bising ( corona discharge) yang dibangkitkan elektroda ( Widyastuti & Dharma, 2019 ). Sehingga parameter untuk  mengukur  gangguan  akibat  gejala corona  discharge  dapat  dilakukan  dengan  ukuran besarnya  tingkat  kebisingan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengamatan  suara  bising  yang timbul akibat corona discharge dengan variabel tegangan yang dinaik-turunkan berkisar antara 20-22 kV sesuai kondisi riil.
Berdasarkan data statistik PLN pada tahun 2006, DKI Jakarta merupakan pusat beban listrik di Indonesia. Wilayah PLN Distribusi Jakarta Raya dan Tangerang memiliki beban listrik sebesar 11.564  MVA yang disalurkan  kepada sekitar  7 juta  pelanggan  mulai  dari  pelanggan rumah tangga hingga bisnis perkantoran. Memiliki transformator gardu induk sebanyak 12.426 buah. Umumnya jumlah kubikel tegangan menengah yang dibutuhakan untuk menyalurkan energi listrik sebanyak tiga kali dari jumlah gardu induk tersebut ( Portugues, dkk, 2009 ). Akibatnya proses inspeksi dalam rangka pemeliharaan menjadi tidak maksimal jika hanya dilakukan oleh tenaga  manusia  mengingat  jumlah  kubikel  yang  sangat  banyak.  Kubikel-kubikel  tersebut beroperasi dalam tegangan menengah yaitu 20 kV yang dapat berpotensi terjadi gejala corona discharge yang jika dibiarkan sangat berbahaya. Hal tersebut perlu ditangani secepat mungkin sebelum  menyebabkan  terjadinya  hubung  singkat  yang  merusak  media  isolasi  kubikel tersubut. Selain itu, kegagalan media isolasi semakin cepat terjadi apabila corona discharge terjadi pada kondisi lingkungan yang lembap atau kondisi hujan ( Wang, dkk, 2016 ). Selama ini proses inspeksi yang dilakukan untuk mendeteksi gejala corona discharge dialkukan secara manual dengan cara mendatangi lokasi kubikel kemudian mengamati dengan bantuan panca indra manusia ( Rusdi, 2019 ). Permasalahan ini dapat segera diatasi jika segera dilakukan perbaikan,  salah  satunya  dibuat  sistem  monitoring  yang  dapat  mengetahui  kondisi  kubikel tersebut dengan interval waktu tertentu.
Permasalahan berikutnya adalah banyak yang beranggapan bahwa corona discharge memiliki potensi  yang  kecil  untuk  timbul  pada  peralatan  dengan  tegangan  20  kV  atau  tegangan menengah.  Karena  tegangan  20  kV  dianggap  tidak  cukup  untuk  menimbulkan  fenomena corona discharge dan antisipasi yang dilakukan lebih kepada tegangan tinggi. Padahal dalam kenyataannya corona discharge dapat timbul dan menyebabkan kegagalan penyaluran tenaga listrik  akibat  telat  melakukan  tindakan  perbaikan  sebelum  lompatan  denyar  terjadi ( Masarrang, dkk, 2019 ). Pada  kubikel 20  kV secara  teknis  sulit  terjadi corona  discharge karena  besarnya  tegangan  yang  tidak  terlalu  tinggi  (<30  kV)  sehingga  hal  ini  merupakan permasalahan yang unik dan tidak umum terjadi di dunia. Tetapi di indonesia memiliki iklim tropis  dengan  tingkat  kelembapan  yang  cukup  tinggi  sehingga  udara  mudah  terionisasi walaupun  pada  tegangan menengah.  Deteksi  sedini mungkin  perlu dilakukan untuk  segera melakukan  tindakan  perbaikan,  jika  terlewatkan  akan  timbul arcing  dan  breakdown  pada kubikel. Oleh karena itu banyak kasus pemadaman listrik terjadi pada sistem distribusi listrik tegangan  menengah  di  Indonesia  akibat corona  discharge.  ( Menesy,  dkk,  2020 ) ( Montanari, dkk, 2022 ).
Berdasarkan  kondisi  di  lapangan  bahwa  kerusakan  kubikel  sering  terjadi  yang  diawali  oleh fenomena corona discharge. Untuk menggambarkan kondisi tersebut bahwa setiap tahun telah terjadi kerusakan 300 unit kubikel 20 kV di Gardu Distribusi PT. PLN (Persero) Distribusi Jakarta Raya  dan  Tangerang.  Pentingnya  membentuk  suatu  sistem  monitoring  yang  dapat menginformasikan  kondisi  dari  seluruh  kubikel  yang  terpantau  secara  terpusat.  Sehingga kondisi  terkini  dari  kubikel  dapat  diketahui  dan  jika  terjadi  anomali  berupa  gejala corona discharge  maka  para  teknisi  dapat  segera  melakukan  tindakan  perbaikan  sebelum  sistem isolasi kubikel mengalami breakdown. Dengan begitu durasi terjadinya corona discharge dapat berkurang dan risiko kerusakan juga semakin berkurang ( Li, dkk, 2018 ). Bagian terminasi kabel 20 kV yang mengalami corona discharge dan kondisi sesudah terjadi kegagalan isolasi pada kubikel dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kondisi Kubikel 20 kV Gardu KG 68 Jl Tipar Kampung Baru Cakung
Deteksi  dini  gejala corona  discharge  dapat  mencegah  kegagalan  isolasi  yang  dapat menyebabkan breakdown pada peralatan. Cara yang dilakukan adalah mendeteksi fenomena suara corona discharge berdasarkan noise. Pada penelitian ini noise berupa suara mendesis sehingga terdapat tiga jenis suara, yaitu suara corona discharge murni, suara corona discharge disertai  suara  mendesis  dan  suara  mendesis  murni.  Kemudian  melakukan  ekstraksi  ciri menggunakan  metode linear  predictive  coding  (LPC)  berdasarkan  data  suara  yang  telah direkam.  Hal  ini  perlu  dilakukan  karena  suara  yang  diperoleh  (domain  waktu)  berfluktuatif cukup  tinggi,  sehingga  perlu  diubah  menjadi  dalam  domain  frekuensi.  Meskipun  banyak metode  untuk  mendapatkan  ekstraksi  ciri tetapi  motode  LPC  telah  lama dikenal  dan  andal dalam  digunakan  pada  banyak  data  suara  untuk  mendapatkan  ekstraksi  ciri.  Diperlukan pencocokan suara berdasarkan ekstraksi ciri yang telah diperoleh untuk mendapatkan hasil yang  akurat  seperti  yang  dilakukan  pada  penelitian  ( Dewi,  dkk,  2018 )  untuk  identifikasi suara tangisan bayi, ( Helmiyah, dkk, 2020 ) untuk identifikasi emosi manusia berdasarkan ucapan.  Metode deep  learning  juga  digunakan  pada  corona  discharge  untuk  membedakan sumber tunggal dan banyaknya sumber ( Borghei & Ghassemi, 2021 ).
Pada  ( Karimi,  dkk,  2019 )  telah  dilakukan  klasifikasi partial  discharge  berupa  internal discharge, surface  discharge ataupun  corona discharge,  kemudian  pada ( Al-geelani, dkk, 2018 ) telah dilakukan pengenalan corona discharge berdasarkan suara tetapi belum dilakukan clustering berdasarkan noise (deteksi), ( Fikri, dkk, 2022 ) dilakukan clustering suara corona discharge berdasarkan tegangan. Penelitian corona discharge berdasarkan noise seperti ( Liu, dkk, 2020 ), ( Xu, dkk, 2021 ), ( Bolat & Kalenderli, 2017 ) menjadi permasalahan yang
perlu  mendapat  fokus  agar  dalam  melakukan  monitoring  menjadi  lebih  akurat.  Sebagai langkah  awal,  penelitian  akan  mendeteksi  suara corona  discharge  berdasarkan  noise menggunakan metode yang sederhana tetapi telah banyak digunakan dan cukup akurat untuk pengenalan suara.

## 1.1 Pengaruh Tegangan Tinggi
Dalam  jumlah  energi  yang  sama,  semakin  tinggi  tegangan  suatu  penghantar  maka  akan semakin kecil arus listrik yang mengalir. Sehingga tegangan tinggi dibutuhkan dalam rangka menyalurkan energi listrik dalam jumlah besar untuk mengurangi rugi-rugi yang ditimbulkan oleh arus listrik ( Zhu, dkk, 2017 ). Dengan naiknya suatu tegangan pada penghantar akan timbul faktor-faktor lain yang perlu dipertimbangkan. Adapun faktor tersebut adalah sebagai berikut:
a. Semakin mudah timbul gejala corona discharge karena medan listrik yang dihasilkan semakin kuat. Corona discharge dapat mengakibatkan kerugian disipasi energi listrik menjadi suara serta gangguan interferensi radio yang bersifat merugikan.
b. Munculnya  persoalan  isolasi  penghantar  yang  semakin  jauh  jaraknya  sehingga mempengaruhi  bentuk  tiang  ( tower)  yang  semakin  tinggi  serta  perbedaan  pola operasi.
c. Pemilihan  bahan-bahan  isolasi  perlu  dipertimbangkan  serta  pengaruh  kontaminasi partikel  asing  yang  bersifat  konduktif  seminimal  mungkin  terjadi  sehingga penyempurnaan  konstruksi  perlu  dilakukan  untuk  mengurangi  kegagalan  isolasi ( Syakur, dkk, 2005 ).
Seluruh faktor-faktor tersebut menyebabkan melonjaknya nilai investasi yang diperlukan untuk melakukan  kajian,  perancangan  konstruksi,  penyusunan  prosedur  operasi,  dan  lainnya. Sehingga perlu dikaji secara matang langkah-langkah preventif yang perlu dipersiapkan untuk menjaga  keandalan  penyaluran  tenaga  listrik.  Seperti  pada  penelitian  ini  membahas  faktor yang pertama yaitu “ corona discharge” yang perlu deteksi dini gejalanya.

## 1.2 Corona Discharge
Pada udara terdapat partikel yang bergerak bebas yaitu elektron. Di alam bebas terdapat radio aktif  yang  berasal  dari  ketidakstabilan  inti  hasil  reaksi  nuklir.  Pada  umumnya,  radio  aktif tersebut  merupakan  asal  dari  pembentukan  elektron  dengan  adanya  sinar  kosmik.  Medan listrik baik yang menuju ataupun yang menjauhi kawat jaringan transmisi akan mempengaruhi elektron-elektron  yang  terletak  dekat  dengan  jaringan  tersebut  ( Prihatnolo,  dkk, 2011 ). Ionisasi akan terjadi ketika electron bergerak melewati gradient medan listrik. Hal tersebut dikarenakan adanya tabrakan antar molekul dari udara dan menghasilkan ion positif bebas dan elektron. Adanya ion positif bebas dan electron menyebabkan ionisasi terus berlanjut yang kemudian akan membentuk banjiran elektron ( avalance) ( Illias, dkk, 2012 ).
Breakdown atau tegangan tembus dari udara akan terjadi ketika dilakukan penataan kembali gradient  yang  disebabkan  adanya  banjiran  elektron  yang  melewati  dua  kawat  sejajar. Penataan  kembali gradient  perlu  dilakukan  karena  adanya  perubahan  pembagian  gradient voltage dari udara di antara kedua kawat tersebut. Sifat isolasi oleh udara sekitar jaringan transmisi  akan  gagal  terjadi  jika  terdapat Breakdown.  Potensial  gradient    sebagian  akan berubah  bisa  menyebabkan  misalnya  pada  satu  kawat  akan  mengalami  perubahan  jika dilakukan penataan hanya pada satu kawat terebut ( Prihatnolo, dkk, 2011 ). Oleh sebab itu awal dikatakan sifat dari corona discharge adalah jika pada saat muatan terlepas ke udara sekitar  dan  menyebabkan  permukaan  suatu  kawat  terdapat  medan  listrik  yang  nilainya melampaui  nilai  tertentu.  Besar  atau  kecilnya  kawat  dan  kawat  macam  apapun  itu  yang digunakan jika diberi tegangan yang cukup tinggi akan  terjadi corona discharge yang akan
menyebabkan gangguan radio atau R.I. dan juga menyebabkan kerugian tenaga ( Widyastuti & Dharma, 2019 ).

## 1.3 Metode Linear Predictive Coding (LPC)
Metode linear predictive coding (LPC) cukup lama telah dikenal sebagai metode dalam mencari ekstraksi  ciri  dan  menjadi  semakin  popular ketika  Rabiner  pada  tahun  1989  menggunakan metode ini untuk mengekstraksi ciri sinyal suara ( Rabiner, 1989 ). Dalam paper tersebut, LPC mempunyai kelebihan yaitu sederhana dan dapat mudah diterapkan. Encoding dan Decoding merupakan  komponen  atau  bagian  utama  yang  terdapat  dalam  proses  LPC.  Komponen encoding  untuk  membagi  sinyal  suara  ke  dalam  beberapa  bagian  yang  sebelumnya  telah diperiksa terlebih dahulu. Selanjutnya data suara akan diolah setelah melalui proses decoding yang digunakan mengubah data suara. Proses metode LPC dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Umum Metode Linear Predictive Coding ( Rabiner & Juang, 1993 ) ( Rabiner, 1989 ) dengan 𝑠̃(𝑛) = 𝑠(𝑛) − 𝑎 𝑠(𝑛 − 1) (1)
di mana 𝑠 adalah data/sinyal suara,
𝑛 jumlah data pada sinyal suara,
0.9 ≤ 𝑎 ≤ 1.
𝑥 ℓ (𝑛) = 𝑠̃(𝑀ℓ + 𝑛) (2)
dengan 𝑀 menyatakan banyaknya frame, ℓ = 1,2, … , 𝑀
𝑥 ℓ (𝑛) = 𝑥 ℓ (𝑛) 𝑤(𝑛) (3)
dengan 𝑤(𝑛) = 0.54 − 0.46 cos
, 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1
𝑟 ℓ (𝑚) = ∑ 𝑥 ℓ (𝑛) 𝑥 ℓ (𝑛 + 𝑚) (4)
dengan 𝑚 = 0,1, … , 𝑝.
𝑎 = 𝛼 ( ) (5)
dengan 1 ≤ 𝑚 ≤ 𝑝
𝐸 ( ) = 𝑟(0) 𝑘 = 𝑟(𝑖) − ∑ 𝛼 ( ) 𝑟(|𝑖 − 𝑗|) 𝐸 ( ) 𝛼 ( ) = 𝑘 𝛼 ( ) = 𝛼 ( ) − 𝑘 𝛼 ( ) 𝐸 ( ) = 1 − 𝑘  𝐸 ( )
𝑐 = ln 1                                                                             (6)
𝑠̂(𝑛) 𝑥ℓ(𝑛) 𝑥ℓ(𝑛) 𝑅ℓ(𝑚) 𝑎ℓ(𝑚) 𝑐ℓ(𝑚) 𝑠(𝑛) 𝛼 𝑁 𝑀 𝑊(𝑛)
𝑝 Preemphasis Block Into Frames Window Frame Analisis Autokorelasi Analisis LPC / Cepstral
𝑐 = 𝑎 + 𝑘 𝑚 𝑐 𝑎 (7)
di mana 1 ≤ 𝑚 ≤ 𝑝.
1. Preemphasis  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menghilangkan  noise dari input suara aslinya.
2. Frame  blocking  merupakan  segmentasi  suara  yang  diperoleh  dengan  proses pembagian sinyal suara yang dihasilkan.
3. Sinyal  suara  yang  telah  tersegmentasi  dideteksi  dan  dipilah  perbedaannya menggunakan suatu proses Windowing.
4. Selanjutnya menyamakan sinyal dari setiap frame menggunakan analisis autokorelasi.
5. Analisis LPC  akan  mengubah  hasil dari  analisis autokorelasi  menjadi  nilai  parameter LPC  yang  terdiri  dari  koefisien  perbandingan  daerah  l ogaritmis,  koefisien  LPC  dan koefisien  pantulan  yang  sebelumnya  menggunakan  metode  ini  untuk  memperoleh parameter LPC.
6. Analisis cepstral sama seperti analisis LPC tetapi menghasilkan parameter yang lebih robust dibanding parameter LPC. Cara memperoleh parameter analisis cepstral adalah dengan menggunakan transformasi Fourier yang mengubah parameter LPC menjadi koefisien cepstral.
Berdasarkan ( Rabiner & Juang, 1993 ), hasil yang diperoleh pada Persamaan (6) dan (7) inilah  yang  kemudian  diinputkan  pada  metode Euclidean  Distance  karena  pada  koefisien cepstral lebih robust dibandingkan koefisien LPC pada Persamaan (5).

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Terdapat  skema  untuk  mendeteksi  fenomena  suara  yang  ditimbulkan corona  discharge berdasarkan noise mendesis, selain menggunakan metode LPC diatas juga digunakan metode Euclidean Distance.

## 2.1 Metode Euclidean Distance
Nilai  ekstraksi  ciri  pada  data  training  menggunakan  metode  LPC  di  atas,  dapat  diukur kesamaannya  dengan  seluruh  data  menggunakan  metode Euclidean  distance  atau  jarak Euclid. Hal ini dilakukan menggunakan formula Phytagoras.
𝐸𝑑 = 𝑊 − 𝑋 (8),
dimana 𝐸𝐷 : Euclidean distance
𝑊 : data training
𝑋 : seluruh data (data training dan testing).
Prinsipnya adalah menentukan selisih antara 𝑊 (data training) dan 𝑋 (seluruh data). Ketika semakin kecil kemiripan antara dua objek tersebut atau data yang dibandingkan berbeda jauh, maka semakin besar jarak 𝐸𝑑 yang diperoleh. Namun sebaliknya, semakin kecil jarak 𝐸𝑑 yang  dihasilkan,  maka  semakin  besar  kemiripan  antara  kedua  objek  tersebut  ( 𝑊 dan 𝑋 ). ( Fikri, dkk, 2022 ), ( Dewi, dkk, 2018 ).
Berikut merupakan diagram alir penelitian dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 3. Diagram Alir Sistem Deteksi Suara Corona Discharge
Berdasarkan tahap-tahap penelitian seperti pada diagram alir di Gambar 3 terdapat kegiatan merekam suara corona discharge berdasarkan noise. Suara noise yang digunakan berupa desis yang dibuat menyerupai suara asli dari corona discharge. Selanjutnya data sinyal suara noise dan corona discharge  akan digunakan  untuk  pengujian.  Lokasi kegiatan tersebut  dilakukan pada laboratorium teknologi dan peralatan tegangan tinggi Institut Teknologi PLN selama 3 bulan (27 Januari 2021 sampai dengan 28 April 2021). Selanjutnya data yang diperoleh berupa sinyal  suara  yang  akan  diolah  menggunakan  metode  LPC  dan Euclidean  distance  dengan bantuan software  matlab  2016b.  Adapun  hasil  yang  diperoleh  akan  dibahas  pada  bahasan berikutnya.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  deteksi suara  corona  discharge  berdasarkan  noise  mendesis  diperoleh  dan  dijelaskan pembahasan sebagai berikut:

## 3.1 Rancang Bangun
Dilakukan simulasi pada rancang bangun sistem kubikasi 20 kV sebagai langkah awal dalam mengumpulkan  data.  Bertempat  di  laboratorium  dan  peralatan  tegangan  tinggi  rancang bangun  tersebut  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  elektroda  jarum  dan  batang, microphone,  box  uji,  dan  trafo  uji  untuk  memberikan  tegangan  pada  elektroda  yang  akan menghasilkan  suara noise  saat  terjadi  corona  discharge.  kemudian  suara  yang  dihasilkan digunakan sebagai data pengamatan untuk dianalisis tingkat akurasi pendeteksi suara dalam
Mulai
Membuat  prototype/  rancang  bangun  untuk merekam suara corona discharge beserta noise Selesai Merekam suara corona discharge berdasarkan noise  mendesis
Mengekstraksi ciri suara corona discharge menggunakan metode LPC/ cepstral LPC
Mencocokkan ekstraksi ciri menggunakan metode Euclidean distance
Mendapatkan  hasil  deteksi  suara corona discharge berdasarkan noise mendesis
mengenali  suara  fenomena corona  discharge.  Kondisi  di  laboratorium  dibuat  mendekati dengan kondisi pada lapangan yang terdapat suara noise dari lingkungan sekitar. Rancang bangun simulasi seperti ditunjukkan pada Gambar 4 berikut.

## Gambar 4. Rancang Bangun Simulasi Perekaman Terjadinya Fenomena Corona Discharge
Tegangan yang dibangkitkan oleh transformator uji dapat menaikkan tegangan hingga 100 kV dengan  skala  perbandingan  200  volt  seperti  pada  Gambar  4.  Pada  penelitian  ini  tegangan dinaik-turunkan berkisar 20-22 kV agar mendekati kondisi real. Selama periode kenaikan dan penurunan tegangan ini diiringi dengan proses perekaman suara corona discharge untuk diolah menggunakan  matlab  2016b.  Jarak  antara  kedua  elektroda  (jarum-batang)  diatur  sebesar ( space gap)  3 cm  untuk  menimbulkan  efek  corona discharge  karena  jarak yang terlampau dekat.  Perekaman  dilakukan  menggunakan  piranti  mikrofon  yang  berjarak  12  cm  dari  sela elektroda,  kemudian  hasil  dari  rekaman  tersebut  dianalisis  menggunakan  metode  LPC  dan Euclidean  distance  untuk  memperoleh  hasil  yang  akurat. Adapun hasil pengamatan kondisi lingkungan selama pengambilan data berupa suhu di antara 25℃ hingga 32℃ dan tingkat kelembaban berkisar 70% hingga 90%.

## 3.2 Pengambilan Data Suara Corona Discharge
Pengambilan  data  suara corona  discharge  murni,  suara  corona  discharge  disertai  suara mendesis  dan suara  mendesis murni dilakukan pada  rancang bangun seperti  di  Gambar 4. Pada masing-masing data ini dilakukan perekaman sebanyak dua puluh (20) kali agar data yang  diperoleh  cukup  bervariasi  serta  mewakili  suara corona  discharge  dan  noise  yang dihasilkan meskipun masih dalam skala laboratorium. Meskipun demikian hal ini nantinya dapat dimanfaatkan untuk mendekati kondisi riil. Proses pengambilan data berupa perekaman yang dilakukan pada jarak antar elektroda ( space gap) sebesar 3 cm selama 60 detik. Perekaman menggunakan  piranti  microfon  yang  berjarak  12  cm  dari  sela  elektroda.  Data  suara  yang diperoleh kemudian disimpan ke komputer untuk diolah agar dapat menentukan suara desis yang  murni  akibat corona  discharge  dengan  akurat.  Data  perekaman  ini  yang  kemudian digunakan sebagaian untuk training dan sebagian lagi untuk testing. Sampel hasil perekaman ini masing-masing dapat ditunjukkan pada Gambar 5. :
Gambar 5. Sampel Suara Corona Discharge dan Noise Mendesis
Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa data memiliki fluktuatif yang tinggi dan memiliki amplitude diantara -1 dB dan 1 dB baik untuk data suara corona discharge murni, suara corona discharge disertai  suara  mendesis  dan  suara  mendesis  murni.  Dari  data  pada  Gambar  5  ini  yang kemudian dihitung ekstrkasi ciri menggunakan metode LPC.

## 3.3 Ekstraksi Ciri dengan Metode LPC
Pada  Gambar  5  suara corona  discharge  yang  didapatkan  kemudian  dilakukan  perhitungan ekstraksi ciri dengan metode LPC (koefisien LPC dan cepstral LPC) menggunakan Persamaan (1) − (7) ( Rabiner, 1989 ).  Adapun  kedua  hasil  ini,  baik  untuk  ekstraksi  ciri  suara corona discharge  murni,  suara  corona  discharge  disertai  mendesis  maupun  suara  mendesis  murni diperlihatkan di Gambar 6 berikut:
Gambar 6. Ekstraksi Ciri Suara Corona Discharge (kiri) Koefisien LPC dan (kanan) Cepstral LPC
Hasil yang diperoleh pada Gambar 6, memiliki pola dan nilai ekstraksi ciri yang berbeda cukup signifikan  antara  suara corona  discharge  murni,  suara  corona  discharge  disertai  suara
mendesis dan suara mendesis murni yang dapat dilihat pada Gambar 6 secara baris per baris. Pada Gambar 6 (kiri) merupakan koefisien LPC yang diperoleh menggunakan Persamaan (5) dan  Gambar  6  (kanan)  merupakan cepstral  LPC  yang  diperoleh  menggunakan  Persamaan (6) − (7) ,  keduanya  memiliki  pola  dan  nilai  yang  berbeda  cukup  signifikan  sehingga diharapkan memberikan hasil clustering yang akurat. Ekstraksi ciri berupa cepstral LPC ini yang kemudian  digunakan  sebagai  input  pada  metode Euclidean  distance  untuk  mendeteksi/ clustering suara corona discharge.

## 3.4 Hasil Deteksi Suara Corona Discharge Berdasarkan Noise Mendesis
Hasil ekstraksi ciri yang telah diperoleh berdasarkan metode LPC kemudian digunakan untuk pencocokkan  pola  antara  data training  dengan  keseluruhan  data  (data  training  dan  data testing).  Pencocokan  pola  ini  dilakukan  menggunakan  metode  Euclidean  distance  yang dirumuskan  pada  Persamaan (8) .  Nilai  terkecil  yang  diperoleh  dengan  metode Euclidean distance digunakan untuk mendeteksi/ clustering suara corona discharge berdasarkan noise mendesis. Hasil Euclidean distance yang diperoleh dapat ditinjau pada Gambar 7.
Penjelasan  pada  Gambar  7  yaitu  baris  berkorespondensi  dengan  keseluruhan  data  yang berupa data training maupun data testing, sedangkan kolom berkorespondensi dengan data training  dimana  kolom  1-10  merupakan  data  training  untuk  suara  corona  discharge  murni ( cluster  1),  kolom  11-20  merupakan  data  training  untuk  suara  corona  discharge  disertai mendesis  ( cluster  2),  kolom  21-30  merupakan  data  training  untuk  suara  mendesis  murni
( cluster  3).  Hasil  clustering  diperoleh  berdasarkan  nilai  Euclidean  distance  terkecil  pada Gambar 7. Proses ini disimulasikan menggunakan program yang dibuat pada software Matlab versi 2016b. Hasil running program ini mengacu pada Euclidean distance terkecil yang terlihat pada  Gambar  7,  baik  untuk  data training  maupun  data  testing.  Hasil  ini  yang  kemudian menentukan kesimpulan deteksi suara tersebut apakah berupa corona discharge murni atau suara corona discharge disertai suara mendesis atau suara mendesis murni.
Langkah-langkah  pada  sub  bahasan  ini  menjelaskan  bahwa  data  perekaman  suara  berada dalam domain waktu, kemudian dilakukan ekstraksi ciri, selanjutnya ektraksi ciri ini digunakan untuk  perhitungan  jarak  dan  terakhir  jarak  terkecil  yang  diperoleh  digunakan  untuk mendeteksi suara corona  discharge murni, suara  corona  discharge  disertai suara mendesis atau suara mendesis murni. Selain pengambilan data yang dilakukan sebanyak 20 kali untuk masing-masing  klaster  yang  diharapkan  cukup  mewakili  suara corona  discharge  dan  noise yang  dihasilkan  dalam  skala  laboratorium,  simulasi  juga  dilakukan dengan  berbagai  variasi banyaknya data training dan testing agar hasil yang didapatkan merepresentasikan metode yang digunakan untuk mendeteksi corona discharge. Hasil simulasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rata-rata Akurasi Deteksi Suara Corona Discharge berdasarkan Noise Mendesis
Tabel 1 menginformasikan proses simulasi ini dilakukan secara berulang dengan perlakuan 15 data training - 5 data testing, 10 data training – 10 data testing, 5 data training – 15 data testing pada masing-masing klaster. Rangkuman akurasi hasil deteksi/ clustering suara corona discharge dengan berbagai data training-testing diperoleh rata-rata akurasi sebesar 97.78% yang dapat dilihat pada Tabel 1 di atas.
NO. SKEMA
AKURASI RATA- RATA Training  Testing  Training  Testing 1 15 5 100% 100% 97.78% 2 10 10 100% 100% 3 5 15 100% 93.3%

## KORESPONDENSI  DATA  SET
K O R E S P O N D EN S I S E LU R U H D A T A KO R ES PO N D EN SI D AT A T R AI N IN G
KORESPONDENSI CLUSTER-1 (suara corona discharge murni) KORESPONDENSI CLUSTER-2 (suara corona discharge disertai mendesis) KORESPONDENSI CLUSTER-3 (suara mendesis murni)
Gambar 7. Hasil Simulasi Euclidean Distance untuk Custering Fenomena Corona Discharge berdasarkan Noise Mendesis

## 4. KESIMPULAN
Pengamatan secara langsung dilakukan di Laboratorium Teknologi dan Peralatan Tegangan Tinggi  Institut  Teknologi  PLN  terkait  data  suara corona  discharge  murni,  suara  corona discharge disertai suara mendesis dan suara mendesis murni dengan tegangan dinaik turunkan antara  20-22  kV  menggunakan  transformator  uji  dengan  skala  perbandingan  200  V. Perekaman dilakukan selama 60 detik. Adapun kondisi lingkungan berupa suhu berkisar antara 25℃  sampai  dengan  32℃  dan  kelembaban  berkisar  70%  hingga  90%.  Selama  priode menaikkan  dan  menurunkan  tegangan  diiringi  dengan  proses  pengambilan  sampel  suara. Perekaman  menggunakan  piranti  microfon  yang  berjarak  12  cm  dari  sela  elektroda  yang berjarak  3  cm.  Data  suara  yang  diperoleh  kemudian  disimpan  ke  komputer  untuk  diolah menggunakan metode LPC dan Euclidean Distance agar dapat menentukan suara desis yang murni  akibat corona  discharge  dengan  akurat.  Hasil  deteksi  suara  corona  discharge berdasarkan noise mendesis menggunakan metode LPC dan Euclidean distance diperoleh rata- rata akurasi baik untuk data training dan data testing masing-masing sebesar 97.78%.

## DAFTAR RUJUKAN
Al-geelani, N. A., Piah, M. A. M., & Abdul-Malek, Z. (2018). Identification of acoustic signals of corona discharges under different contamination levels using wavelet transform. Electrical Engineering, 100(2), 1059–1067. https://doi.org/10.1007/s00202-017-0568-5
Bolat, S., & Kalenderli, Ö. (2017). Estimation of corona location from audible noise. Electrical Engineering. https://doi.org/10.1007/s00202-017-0578-3
Borghei, M., & Ghassemi, M. (2021). A deep learning approach for discrimination of single-
And multi-source corona discharges. IEEE Transactions on Plasma Science, 49(9), 2936– 2945. https://doi.org/10.1109/TPS.2021.3102115
Dewi,  I.  A.,  Zulkarnain,  A.,  &  Lestari,  A.  A.  (2018).  Identifikasi  Suara  Tangisan  Bayi menggunakan  Metode  LPC  dan  Euclidean  Distance. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 6(1), 153.
https://doi.org/10.26760/elkomika.v6i1.153
Fikri, M., Christiono, & K., I. G. M. (2022). Clustering Fenomena Corona Discharge berdasarkan Suara  menggunakan  Metode  LPC  dan  Euclidean  Distance. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 10(3), 689–701.
Helmiyah, S., Riadi, I., Umar, R., Hanif, A., Yudhana, A., & Fadlil, A. (2020). Identifikasi Emosi Manusia  Berdasarkan  Ucapan  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri  LPC  dan  Metode Euclidean  Distance. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  7(6),  1177. https://doi.org/10.25126/jtiik.2020722693
Illias, H., Teo Soon Yuan, Bakar, A. H. A., Mokhlis, H., Chen, G., & Lewin, P. L. (2012). Partial discharge  patterns  in  high  voltage  insulation. PECon  2012  -  2012  IEEE  International Conference on Power and Energy, December, 750–755.
https://doi.org/10.1109/PECon.2012.6450316
Karimi, M., Majidi, M., Mirsaeedi, H., Arefi, M. M., & Member, S. (2019). A Novel Application of Deep Belief Networks in Learning Partial Discharge Patterns for Classifying Corona ,
Surface and Internal Discharges. IEEE Transactions  on Industrial Electronics, PP(c), 1. https://doi.org/10.1109/TIE.2019.2908580
Li, X., Wang, J., Lu, T., & Cui, X. (2018). Statistical analysis of audible noise generated by AC
corona  discharge  from  single  corona  sources. High  Voltage,  3(3),  207–216. https://doi.org/10.1049/hve.2017.0159
Liu, Y., Xv, J., Liu, Y., Yuan, H., & Cui, Y. (2020). A Method for the Indirect Detection of Audible
Noise  from  High-Voltage  Direct  Current  Transmission  Lines. IEEE  Transactions  on Instrumentation and Measurement, 69(7), 4358–4369. https://doi.org/10.1109/TIM.2019.2942251
Masarrang,  R.,  Patras, L. S., & Tumaliang,  H. (2019).  Efek Korona  pada  Saluran  Transmisi
Gardu Induk Tello Sulawesi Selatan. Jurnal Teknik Elektro dan Komputer, 8(2), 67–74. https://doi.org/10.35793/jtek.8.2.2019.23980
Menesy, A. S., Jiang, X., Ali, M. A., Sultan, H. M., Alfakih, N. M., & Kamel, S. (2020). Partial
Discharge and Breakdown Characteristics in Small Air Gap Length Under DC Voltage in Needle-Plane Electrode Configuration. 2020 IEEE IAS Industrial and Commercial Power System Asia Technical Conference, (pp. 869–874).
Montanari, G. C., Ghosh, R., Cirioni, L., Galvagno, G., & Mastroeni, S. (2022). Partial Discharge
Monitoring  of  Medium  Voltage  Switchgears :  Self-condition  Assessment  using  an Embedded  Bushing  Sensor. IEEE  Transactions  on  Power  Delivery,  37(1),  85–92. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2021.3053658
Pengfei  Xu,  Sören  Hedtke,  Bo  Zhang,  Martin  Pfeiffer,  Christian  M.  Franck,  J.  H.  (2021).
Research  Collection. IEEE  Transactions  on  Power  Delivery,  36(1),  1–8. https://doi.org/10.3929/ethz-a-010025751
Portugues, I. E., Moore, P. J., Glover, I. A., Johnstone, C., McKosky, R. H., Goff, M. B., & van der  Zel,  L.  (2009).  RF-based  partial  discharge  early  warning  system  for  air-insulated
substations. IEEE Transactions on Power Delivery, 24(1), 20–29.
https://doi.org/10.1109/TPWRD.2008.2005464
Prihatnolo, S. T., Syakur, A., & Facta, M. (2011). Pengukuran Tegangan Tembus Dielektrik Udara  pada  Berbagai  Sela  dan  Bentuk  Elektroda  dengan  Variasi  Temperatur  Sekitar.
Jurnal Teknik Elektro Undip, 1–8.
Rabiner, L. (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech
Recognition. Proceding of the IEEE.
Rabiner, L., & Juang, B.-H. (1993). Fundamentals of speech recognition. Prentice Hall.
Rabiner, L. R. (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech
Re. Proceedings of The IEEE, 77(2), 257–288.
https://doi.org/10.25300/MISQ/2017/41.3.08
Rusdi, S. (2019). Analisa Terbentuknya Korona Pada Saluran Kubicle Tegangan 20Kv Serta
Pengaruhnya Terhadap Rugi-Rugi Daya. Lensa, 2(48), 14–21.
Syakur, A., Facta, M., Elektro, J. T., Diponegoro, U., & Sudharto, J. P. (2005). Perbandingan
Tegangan  Tembus  Media  Isolasi  Udara  Dan  Media  Isolasi  Minyak  Trafo  Menggunakan
Elektroda Bidang-Bidang. Transmisi, 7(2), 26-29–29.
https://doi.org/10.12777/transmisi.7.2.26-29
Wang, X., Taylor, N., & Edin, H. (2016). Effect of Humidity on Partial Discharge in a Metal-
Dielectric  Air  Gap  on  Machine  Insulation  at  Trapezoidal  Testing  Voltages. Journal  of Electrostatics, 83, 88–96. https://doi.org/10.1016/j.elstat.2016.08.003
Widyastuti, C., & Dharma, I. N. B. Y. (2019). Dampak Korona pada SUTET 500 kV Terhadap Radio Interference. Energi dan Kelistrikan: Jurnal Ilmiah, 11(2), 87–97.
Zhu, M. X., Wang, Y. B., Liu, Q., Zhang, J. N., Deng, J. B., Zhang, G. J., Shao, X. J., & He, W.
L. (2017). Localization of Multiple partial Discharge Sources in Air-Insulated Substation
Using  Probability-Based  Algorithm. IEEE  Transactions  on  Dielectrics  and  Electrical
Insulation, 24(1), 157–166. https://doi.org/10.1109/TDEI.2016.005964